CyberAgent accelererer med ChatGPT Enterprise og Codex

CyberAgent, et fremtrædende japansk internetfirma, transformerer hurtigt sine operationer og forbedrer sin konkurrencefordel gennem strategisk adoption af OpenAI's banebrydende AI-værktøjer: ChatGPT Enterprise og Codex. På tværs af sine forskellige forretninger, herunder internetreklame, medier, underholdning og spil, udnytter CyberAgent disse platforme til at accelerere arbejdsgange, hæve kvalitetsstandarder og forfine beslutningsprocesser. Denne grundlæggende forpligtelse til AI har resulteret i en bemærkelsesværdig månedlig aktiv brugerrate på 93 % for ChatGPT Enterprise, hvilket understreger et kulturelt skift mod intelligent, AI-drevet produktivitet.

Sikker AI-adoption med ChatGPT Enterprise

Allerede før den generative AI-boom havde CyberAgent et stærkt fundament inden for AI-forskning og -udvikling, især inden for digital markedsføring, markeret af etableringen af "AI Lab" i 2016 og introduktionen af "Kiwami Prediction AI" i 2020. Men den udbredte fremkomst af generativ AI, eksemplificeret ved ChatGPT's udgivelse i 2022, forstærkede behovet for robust sikkerhed og klar styring omkring brugen af AI-værktøjer.

Den primære udfordring var en gennemgående usikkerhed blandt medarbejderne om, hvilke oplysninger der sikkert kunne indtastes i AI-værktøjer, hvilket førte til tøven og inkonsekvent adoption. For at mindske disse risici og fremme en tillidsfuld AI-integration, vedtog CyberAgent strategisk ChatGPT Enterprise. Denne virksomhedsløsning tilbyder skræddersyede administrationsfunktioner, der giver virksomheden mulighed for at konfigurere datahåndtering i overensstemmelse med specifikke krav, understøttet af sikkerhed og adgangskontrol på virksomhedsniveau. CyberAgent cementerede yderligere dette sikre miljø ved at etablere interne retningslinjer for håndtering af fortrolige oplysninger.

Ken Takao, manager i Data Technology Department i CyberAgents Corporate IT Promotion Division, fremhæver effekten:

'Med virksomhedsfunktioner som kontostyring og indsigt i brug gjorde ChatGPT Enterprise det muligt at understøtte forretningsmæssig brug af en bred vifte af information, eksklusive fortrolige data. Som et resultat heraf er omfanget af AI-brug i hele virksomheden udvidet, og mange medarbejdere bruger det nu i deres daglige arbejde.'

Denne proaktive tilgang har afmystificeret brugen af AI og skabt et sikkert og tillidsfuldt miljø, hvor medarbejdere trygt kan integrere AI i deres daglige opgaver, såsom research, udkast og organisering af nøglepunkter, samtidig med at menneskelig overvågning bevarer den endelige beslutningsmyndighed.

Fremme af AI-adoption: Ud over mandater

Det, der gør CyberAgents AI-integrationshistorie særligt overbevisende, er dens organiske vækst. Virksomheden pålægger ikke specifikke værktøjer, men giver i stedet teams, afdelinger og datterselskaber mulighed for at evaluere og vedtage løsninger baseret på deres unikke mål. På trods af denne ikke-mandatpolitik steg ChatGPT Enterprises månedlige aktive brug til 93 %.

Denne imponerende adoptionsrate er et bevis på CyberAgents bevidste kulturopbygning og robuste træningsstøtte fra OpenAI. Virksomheden implementerede flere mekanismer for at fremme proaktiv brug:

Vidensdeling: Fremme af et miljø for deling af succesfulde prompts og anvendelsestilfælde.
Interne ranglister: At give medarbejdere personlige data om AI-værktøjsbrug (ikke-evaluerende) for at fremme selvbevidsthed og engagement.
Proaktivt engagement: Et unikt system, hvor Slack-bots følger op med medarbejdere, der ikke har brugt værktøjet for nylig, spørger til udfordringer eller alternative AI-værktøjer og tilbyder skræddersyede forslag.

Træningssessioner og workshops, meddesignet med OpenAI, spillede en afgørende rolle. Fra 'ChatGPT Enterprise 101' til avancerede custom GPT-workshops og praktiske Codex-sessioner, blev disse læringsmuligheder skræddersyet til forskellige roller og ekspertiseniveauer. Den høje deltagelse, ofte over 100 medarbejdere pr. session, demonstrerer en ægte iver efter at omfavne AI-færdigheder. Denne omfattende supportramme har gjort det muligt for medarbejdere at opbygge praktiske, succesfulde erfaringer med AI, der rækker ud over blot eksponering til dyb integration.

Codex: Løfter design, udvikling og beslutninger

Codex, OpenAI's avancerede kodegenereringsmodel, vinder hurtigt indpas hos CyberAgent og udvider dens anvendelighed langt ud over grundlæggende kodningsopgaver. Teams udnytter Codex til kritisk opstrømsarbejde, herunder design, afstemning og evaluering, hvor tidlige og bedre beslutninger betydeligt reducerer genarbejde senere i udviklingscyklussen. Denne strategiske anvendelse af Codex bidrager til en mere effektiv og højere kvalitetsudviklingspipeline.

Ken Takao identificerer tre afgørende anvendelsestilfælde for Codex:

Designevaluering: Gennemgang, evaluering og stresstest af designforslag fra flere perspektiver.
Forbedring af kodegennemgang: Generering af intelligente forbedringsforslag under kodegennemgang og facilitering af valg af optimale løsninger.
Vidensdokumentation: Opbygning og vedligeholdelse af robuste videndokumenter, såsom AGENTS.md, for at give rigere kontekst for AI-agenter.

Disse anvendelser omsættes til konkrete fordele: forbedret designkvalitet, hurtigere afstemning blandt interessenter før implementering og klarere begrundelse bag forslag, hvilket accelererer den overordnede beslutningstagning.

Værktøj	Primære anvendelsestilfælde	Nøglefordele
ChatGPT Enterprise	Research, udarbejdelse, organisering af nøglepunkter, generel forretningsdrift, interne retningslinjer, sikker datahåndtering.	Sikker datahåndtering, sikkerhed i virksomhedsklassen, klar styring, øget medarbejdertillid, udbredt adoption, strømlinede daglige opgaver.
Codex	Designgennemgange, forslag til kodegennemgang, dokumentation, skrivning af specifikationer, oprettelse af mockups, internt brugsrangordningssystem, spiludvikling.	Forbedret designkvalitet, hurtigere afstemning, klarere begrundelse, øget udviklingshastighed, reduceret genarbejde, øget tillid, bredere anvendelse i produktudvikling.

Indvirkningen af Codex spreder sig også ud over traditionelle ingeniørroller. Ikke-udviklere begynder at udnytte dets evner til at skrive specifikationer, udarbejde mockups og strukturere arbejde, der interagerer med produkt- og udviklingsteams. Som en demonstration af dens alsidighed brugte CyberAgent endda Codex til at opbygge sit interne brugsrangordningssystem, hvilket yderligere fremmer engagement og synlighed af AI-adoption. For bedste praksis i at udnytte sådanne modeller henviser teams ofte til ressourcer om prompt engineering.

Reel indvirkning: Hastighed, kvalitet og tillid

På tværs af CyberAgents udviklingsteams værdsættes Codex i stigende grad ikke kun som et værktøj til hastighed, men som en facilitator for overlegen dømmekraft og outputkvalitet.

Sou Yoshihara, en førende Codex-bruger i CyberAgent’s AI Business Division, integrerer Codex via MCP i Cursor til design og implementeringsplanlægning af Kiwami Prediction AI. Yoshihara bemærker: 'Sammenlignet med andre kodningsmodeller giver Codex indtryk af at producere forslag af højere kvalitet,' hvilket fremhæver dets rolle i optimeringen af hele udviklingsprocessen.

Dette mønster gentages inden for spiludvikling. Hidekazu Hora fra GOODROID brugte Codex i skabelsen af mobilpuslespillet WormEscape, som opnåede soft launch på cirka en måned. Hora understreger, hvordan Codex strømlinede flowet fra design til implementering til validering og ydede kritisk support hele vejen igennem.

'Det føltes som en pålidelig partner, der støttede hele processen fra diskussion af implementering til udførelse, hvilket bidrog til at øge udviklingshastigheden. Med Codex, selv på områder hvor jeg ingen tidligere erfaring havde, var jeg i stand til at løse forhindringer forårsaget af mangel på viden hurtigere, og jeg føler, at det hjælper med at opnå både kvalitet og hastighed.' —Hidekazu Hora, Udvikler, GOODROID

Udviklere på tværs af virksomheden rapporterer et fælles tema: Codex's brugervenlighed og output af høj kvalitet er nøgledrivere for dens fortsatte adoption. Det accelererer ikke kun arbejdet, men indgyder også større tillid til udviklingsprocessen, hvilket giver teams mulighed for at tackle nye udfordringer og levere løsninger af højere kvalitet. Styring og evaluering af sådanne agenters ydeevne er afgørende, som diskuteret i vejledninger som evaluering af AI-agenter til produktion.

Fremtiden for AI-integration hos CyberAgent

CyberAgent betragter urokkeligt AI som mere end en flygtig trend; det er et fundamentalt vendepunkt, der er klar til at omdefinere internetindustriens standarder. Med sit 'AI Lab' som en langsigtet motor for teknologisk fremskridt og praktisk forretningsanvendelse er virksomheden forpligtet til kontinuerligt at udvide, hvordan AI skaber værdi i hele organisationen.

Det unikke aspekt ved CyberAgents tilgang ligger i dens organiske, bottom-up adoptionsmodel. Uden generelle mandater er teams bemyndiget til at vælge de værktøjer, der bedst passer til deres behov, investere i at lære at udnytte dem effektivt og opbygge interne systemer, der yderligere spreder AI-adoption. ChatGPT Enterprise og Codex har udviklet sig ud over blot produktivitetsværktøjer; sammen er de afgørende for CyberAgents rejse fra blot at introducere AI til at indlejre det dybt i det daglige arbejde, hvilket fundamentalt redesigner operationelle metoder. Denne strategiske integration sikrer, at AI ikke blot er en teknologi, men en central drivkraft for innovation og effektivitet, hvilket sætter en præcedens for AI-adoption på virksomhedsniveau. Desuden er sikring af sikkerhed i sådanne gennemgribende agentmiljøer afgørende, og indsigt fra artikler som design af agenter til at modstå prompt injection er uvurderlig.

Original kilde

https://openai.com/index/cyberagent/

Ofte stillede spørgsmål

How has CyberAgent integrated AI into its core business strategy?

CyberAgent views AI as a foundational technology supporting both business growth and operational design, not merely a collection of advanced initiatives. This perspective has driven significant investment, including the establishment of 'AI Lab' in 2016 for broad AI research and development, particularly in digital marketing. In 2023, the 'AI Operations Office' was launched to create a structured framework for leveraging AI to transform business operations. This strategic integration is centered on the widespread adoption of ChatGPT Enterprise and Codex, enabling rapid iteration through hypothesis testing, improving quality, and boosting productivity across its diverse business segments like advertising, media, and gaming.

What challenges did CyberAgent face before adopting ChatGPT Enterprise, and how were they resolved?

Before adopting ChatGPT Enterprise, CyberAgent faced significant challenges related to security, governance, and consistent AI usage. Employees were hesitant to use AI tools due to uncertainty about handling confidential information, leading to varied adoption rates and difficulties in knowledge sharing. To address this, CyberAgent implemented ChatGPT Enterprise, which provided robust management features, enterprise-grade security, and access control. This allowed the company to manage input data according to specific requirements, establish internal guidelines for confidential information, and create an environment where employees could confidently and securely incorporate AI into their daily tasks, ultimately expanding AI use across the entire organization.

How did CyberAgent achieve a 93% monthly active usage rate for ChatGPT Enterprise without mandating its use?

CyberAgent achieved a remarkable 93% monthly active usage rate for ChatGPT Enterprise through a deliberate strategy of culture building, continuous training, and proactive engagement, rather than enforcing mandates. The company fostered an environment where teams evaluated and adopted tools based on their specific objectives. Key initiatives included sharing knowledge and successful use cases, implementing internal rankings (for individual visibility only) to encourage engagement, and using Slack bots for 'light follow-ups' to understand usage patterns and offer tailored suggestions. Additionally, a series of training sessions and workshops, ranging from beginner introductions to hands-on custom GPT and Codex sessions, co-designed with OpenAI, significantly contributed to widespread adoption by empowering employees with practical AI skills.

Beyond code generation, what specific benefits and use cases has CyberAgent found for Codex?

CyberAgent has discovered that Codex offers substantial benefits beyond traditional code generation, particularly in upstream development phases. It's used to review, evaluate, and pressure-test design proposals from multiple perspectives, leading to better design quality. Codex assists in generating improvement suggestions during code reviews and selecting optimal options, fostering faster alignment before implementation and reducing rework. Furthermore, it aids in building and maintaining critical knowledge documents like AGENTS.md, providing richer context for AI agents. Non-developer roles are also leveraging Codex for tasks like writing specifications and creating mockups, extending its impact across product and development workflows by improving decision-making quality and speed.

Can you provide examples of how Codex has improved confidence and accelerated development at CyberAgent?

Codex has significantly boosted both confidence and development speed at CyberAgent. Sou Yoshihara, a top Codex user, praises its high-quality proposals for design and implementation planning, optimizing the entire development process. In game development, Hidekazu Hora from GOODROID utilized Codex for the game WormEscape, enabling its soft launch in approximately one month. Hora emphasized that Codex acted as a 'reliable partner' throughout the entire process—from discussing implementation to execution and validation. This partnership allowed him to quickly overcome roadblocks in unfamiliar areas, ensuring both quality and speed. This pattern of enhanced judgment and accelerated progress, even in areas without prior experience, is a common theme across CyberAgent's development teams.

What is CyberAgent's long-term vision for AI integration, and what makes their approach unique?

CyberAgent views AI not as a transient trend but as a transformative turning point for the internet industry, poised to become the next standard. Their long-term vision involves continuously expanding how AI creates value across the organization, driven by the 'AI Lab' for technical advancement and practical application. What makes their approach unique is the organic, non-mandated adoption model. Instead of blanket rules, teams select tools that align with their needs, learn through comprehensive training, and build internal systems (like usage ranking systems built with Codex) that naturally propagate AI adoption. This bottom-up integration shifts AI from mere introduction to being deeply embedded in daily work, fundamentally redesigning operational processes.

Hold dig opdateret

Få de seneste AI-nyheder i din indbakke.

Del